Tartalomjegyzék:
- Meghatározás - Mit jelent a részecske-raj optimalizálása (PSO)?
- A Techopedia elmagyarázza a részecske-raj optimálását (PSO)
Meghatározás - Mit jelent a részecske-raj optimalizálása (PSO)?
A részecske raj optimalizálása (PSO) egy populáció-alapú sztochasztikus módszer, amely segít az optimalizálási problémák megoldásában. A természetes folyamatok, például a madarak pelyhesítése vagy a halak iskoláinak mozgása alapján kerülnek modellezésre.
A Techopedia elmagyarázza a részecske-raj optimálását (PSO)
A részecske-rekesz-optimalizálás megvalósítható megoldásokkal és korlátokkal működik az optimalizálási problémára vonatkozóan. Az optimalizálási feladatnak célfeltétellel kell rendelkeznie - akkor az algoritmus működik a probléma megoldásában és a legjobb értékek biztosításában.
A részecske-raj optimalizálását 1995-ben Russell Eberhard és James Kennedy fejlesztették ki. Ezek a kutatók elkezdték a madarak pelyhesítésének számítógépes szimulációit, majd a kutatáson alapuló algoritmus tökéletesítésére törekedtek. Most, a részecske-raj optimalizálása segíthet a mérnököknek mindenféle gépi tanulási probléma megoldásában, azon az elképzelésen alapulva, hogy az eltérő „részecskék” vagy például a peer to peer hálózat egyes részeinek megfigyelése gyakorlati betekintést nyújt.
